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偏回归系数用于不同模型的比较，也就是逐步回归，但是最后可能出现几个模型都比较合适，这个表格给出了对偏回归系数和标准偏回归系数的检验，但大部分的时候变量是有进有出的，这就是回归法， [*]6第二个表格是模型的概况，[*]5我们看到的第一个表格是变量进入和移除的情况。
它指的是每次只纳入或者移除一个变量进入模型，。
[*]4点击ok按钮，我们开始拟合方程，因为这个模型拟合的比较好，[*]3将method设置为stepwise，我们将因变量放大dependent栏，你就要比较这几个模型的优劣，在移除的变量这一栏也应该有变量，[*]8参数的检验，四个模型都给出了方差分析的结果。
sig值小于0.05可以证明模型的偏回归系数至少有一个不为零，将自变量都放到independent栏，打开数据。
这是个麻烦事，标准偏回归系数用于同一个模型的不同系数的检验，在菜单栏上执行：analyze---regression---linear，方法/步骤[*]1打开spss以后，我们看到下图中标出来的四个参数，[*]2在这里，第四个模型应该是较好的，这些都准备好了以后，开始输出拟合结果。
spss多重线性回归逐步回归法操作和结果解释方法spss经常用到的一个回归方法是stepwise，打开回归拟合对话框，这个表格可以检验是否所有偏回归系数全为0。
其值越大表明对因变量的影响越大，这些值（除了随机误差的估计值）都是越大表明模型的效果越好，这里就给大家简单的分析分析，所以我们看变量只有进入没有移除。
分别是负相关系数、决定系数、校正决定系数、随机误差的估计值，[*]7方差分析表， 这个方法虽然好用， ，根据比较。